語音前端處理技術(shù)對于提高語音識別的魯棒性起到了非常重要的作用；通過前端處理模塊抑制各種干擾，使待識別的語音更干凈；尤其是面向智能家居和智能車載中的語音識別系統(tǒng)，語音前端處理模塊扮演著重要角色。除了語音識別，語音前端處理算法在語音通信和語音修復(fù)中也有著廣泛的應(yīng)用。

 

在面向語音識別的語音前端處理算法，通過回聲消除、噪聲抑制、去混響提高語音識別的魯棒性；真實(shí)環(huán)境中包含著背景噪聲、人聲、混響、回聲等多種干擾源，上述因素組合到一起，使得這一問題更具挑戰(zhàn)性。

 

遠(yuǎn)場語音識別的幾個典型的應(yīng)用場景，包括：智能機(jī)器人、智能家居等，此外智能車載也有著非常廣泛的應(yīng)用。為了使得這幾個典型應(yīng)用場景的技術(shù)真正落地，需要解決一系列技術(shù)痛點(diǎn)，語音前端處理的一個最為重要的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)釋放雙手的語音交互，使得人機(jī)之間更自然的交互。

 

 

此圖形象的描述的語音前端處理模塊的幾個關(guān)鍵問題：Echo：遠(yuǎn)端揚(yáng)聲器播放的聲音回傳給麥克；Diffuse Noise：無向噪聲的干擾；Reflected Sound：聲音通過墻壁反射，造成混響干擾；Interference：其他方向的干擾源； Target Speech：目標(biāo)方向聲音。Microphone Array：利用麥克風(fēng)陣列拾音。

 

 

語音前端處理模塊跟語音交互系統(tǒng)的關(guān)系：橙色部分表示多通道處理模塊，藍(lán)色部分表示單通道處理模塊，紅色部分表示后端識別合成等模塊。麥克風(fēng)陣列采集的語音首先利用參考源對各通道的信號進(jìn)行回波消除，然后確定聲源的方向信息，進(jìn)而通過波束形成算法來增強(qiáng)目標(biāo)方向的聲音，再通過混響消除方法抑制混響；需要強(qiáng)調(diào)的是可以先進(jìn)行多通道混響消除再進(jìn)行波束形成，也可以先進(jìn)行波束形成再進(jìn)行單通道混響消除。經(jīng)過上述處理后的單路語音進(jìn)行后置濾波消除殘留的音樂噪聲，然后通過自動增益算法調(diào)節(jié)各個頻帶的能量后最為前端處理的輸出，將輸出的音頻傳遞給后端進(jìn)行識別和理解。

 

 

對于遠(yuǎn)場語音識別，更多的是采用雙麥克，甚至是多麥克進(jìn)行聲音采集，這是由于單麥克遠(yuǎn)距離拾音能力有限，而麥克風(fēng)陣列可以有效的增強(qiáng)目標(biāo)方向聲音。上圖為麥克風(fēng)陣列采集語音的示意圖，各個通道的信號通過濾波器加權(quán)融合，Y為多通道融合增強(qiáng)后的語音，可以將其分解為兩部分：目標(biāo)語音成分和殘留噪聲成分；殘留噪聲成分可以通過后置濾波算法進(jìn)一步處理，也可以通過改進(jìn)麥克風(fēng)陣列波束形成算法使這一成分得到有效抑制。

 

 

在遠(yuǎn)場語音識別系統(tǒng)中，回聲消除最典型的應(yīng)用是智能終端播放音樂，遠(yuǎn)端揚(yáng)聲器播放的音樂會回傳給近端麥克風(fēng)，此時需要有效的回聲消除算法來抑制遠(yuǎn)端信號的干擾。回聲消除的兩個難點(diǎn)是雙講檢測和延時估計，對于智能終端的回聲消除模塊，解決雙講條件下對遠(yuǎn)端干擾源的抑制是最為關(guān)鍵的問題。

 

 

這是一個更為復(fù)雜的回聲消除系統(tǒng)，近端通過麥克風(fēng)陣列采集信號，遠(yuǎn)端是雙聲道揚(yáng)聲器輸出；因此近端需要考慮如何將波束形成算法跟回聲消除算法對接，遠(yuǎn)端需要考慮如何對立體聲信號去相關(guān)。如圖所示DTD部分結(jié)合遠(yuǎn)端信號和近端信號進(jìn)行雙講檢測，通過判斷當(dāng)前的模式（近講模式、遠(yuǎn)講模式、雙講模式）采用不同的策略對濾波器w1和w2進(jìn)行更新，進(jìn)而濾除遠(yuǎn)端干擾，在此基礎(chǔ)上通過后置濾波算法消除殘留噪聲的干擾。

 

 

聲音在房間傳輸過程中，會經(jīng)過墻壁或其它障礙物的反射后到達(dá)麥克風(fēng)，從而生成混響語音；房間大小、聲源和麥克風(fēng)的位置、室內(nèi)障礙物、混響時間等因素均影響著混響語音的生成；可以通過T60描述混響時間，它的定義為聲源停止發(fā)聲后，聲壓級減少60dB所需要時間即為混響時間?；祉憰r間過短，聲音發(fā)干，枯燥無味不親切自然，混響時間過長，會使聲音含混不清：合適時聲音圓潤動聽。大多數(shù)房間的混響時間在200-1000ms范圍內(nèi)。

 

 

上圖為一個典型的房間脈沖響應(yīng)，藍(lán)色部分為早期混響，橙色部分為晚期混響；在語音去混響任務(wù)中，更多的關(guān)注于對晚期混響的抑制。

 

 

此圖相對直觀的描述了混響語音的生成過程，安靜語音在時域上卷積房間脈沖響應(yīng)濾波器后生成混響語音；通常語音在傳輸過程中會伴隨噪聲的干擾；因此麥克風(fēng)接收到的語音Y包含三個部分：藍(lán)色部分包括了從聲源直接到達(dá)麥克風(fēng)的語音以及早期混響成分、橙色部分是晚期混響成分、灰色部分是房間中各種噪聲源的干擾。

 

當(dāng)前主流的混響消除方法主要包括以下四類：基于波束形成方法、基于逆濾波方法、基于語音增強(qiáng)方法、基于深度學(xué)習(xí)方法?；诓ㄊ纬傻幕祉懴椒僭O(shè)干擾信號與直達(dá)信號之間是獨(dú)立的，它對于抑制加性噪聲非常有效，它并不適用于混響環(huán)境；理論上，逆濾波算法可以獲得較好的混響消除性能，但是缺少能夠在實(shí)際環(huán)境中對混響等效濾波器進(jìn)行盲估計的有效算法，因此很難實(shí)際應(yīng)用；譜增強(qiáng)算法根據(jù)預(yù)先定義好的語音信號的波形或頻譜模型，對混響信號進(jìn)行處理，但是該方法難以提取出純凈語音，從而難以有效實(shí)現(xiàn)混響消除。針對上述問題，一些學(xué)者開始嘗試基于深度學(xué)習(xí)的語音混響消除方法，這種方法的劣勢是當(dāng)訓(xùn)練集和測試集不匹配時，算法性能會下降。這次報告重點(diǎn)介紹一種使用比較廣的基于加權(quán)預(yù)測誤差的混響消除方法。這種方法是由日本的NTTData公司提出并進(jìn)一步改進(jìn)的，能夠適用于單通道和多通道的混響消除。

 

這種方法的思想和語音編碼中的線性預(yù)測系數(shù)有些相似，如下圖所示，混響語音信號Y可以分解為安靜語音成分D混響成分L，L可以通過先前若干點(diǎn)的Y加權(quán)確定，G表示權(quán)重系數(shù)；WPE算法的核心問題是確定G，然后估計出混響消除后的語音。

 

 

該算法通過如下目標(biāo)函數(shù)估計濾波器系數(shù)，具體推倒過程如下所示，更為詳細(xì)的算法流程可以參考一下網(wǎng)址（kecl.ntt）推薦的論文。

 

由于早期混響成分有助于提高語音的可懂度，因此可以對上述的方法進(jìn)行改進(jìn)，只抑制晚期混響成分。如下圖所示D同時包括安靜語音成分和早期混響成分，通過先前若干點(diǎn)的Y確定L時沒有考慮早期混響成分。

 

在此基礎(chǔ)上將WPE方法擴(kuò)展到多通道混響消除模式，此時某一通道的晚期混響成分L可以通過各個通道先前若干點(diǎn)的Y加權(quán)確定，通過估計最優(yōu)的權(quán)重系數(shù)G，消除晚期混響成分的干擾。

 

 

基于WPE的多通道混響消除的流程，如果所示需要經(jīng)過多次迭代確定出濾波器系數(shù)g，生成出混響消除后的語音。輸出的去混響后的各通道語音可以作為波束形成算法的輸入。

 

 

 

這個公式表示第j個麥克風(fēng)接收到語音信號時域上的數(shù)學(xué)表達(dá)式，x表示安靜語音，h表示房間響應(yīng)函數(shù)，u表示其它噪聲干擾。接下來介紹的算法將更多的側(cè)重于對噪聲源u的抑制。

 

 

此公式表示第j個麥克風(fēng)接收到語音信號頻域上的數(shù)學(xué)表達(dá)式，X表示安靜語音，H表示房間響應(yīng)函數(shù)，U表示其它噪聲干擾。接下來介紹的算法將更多的側(cè)重于對噪聲源U的抑制。

 

 

波束形成算法的目的：融合多個通道的信息抑制非目標(biāo)方向的干擾源，增強(qiáng)目標(biāo)方向的聲音。從圖中我們可以看到，各個麥克風(fēng)接收到的語音信號存在延時，這種時延信息能夠反映出聲源的方向；直覺上分析，通過對齊各個通道的信號，能夠增強(qiáng)目標(biāo)語音信號，同時由于相位差異可以抵消掉部分干擾成分。

 

波束形成算法需要解決的核心問題是估計空間濾波器W，它的輸入是麥克風(fēng)陣列采集的多通道語音信號，它的輸出是增強(qiáng)后的單路語音信號。對空間濾波器進(jìn)一步細(xì)分，可以分為時不變線性濾波、時變線性濾波以及非線性變換模型。最簡單的延時求和法屬于時不變線性濾波，廣義旁瓣濾波法屬于時變線性濾波，基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的波束形成屬于非線性變換模型。

 

 

通過波束方向圖可以更直觀的理解波束形成的原理，上圖是一個麥克風(fēng)陣列算法在f頻帶上所對應(yīng)的波束方向圖，不同頻帶對應(yīng)不同的波束方向圖；波束方向圖同時還依賴于麥克風(fēng)陣列的硬件拓?fù)?，例如線型陣只能實(shí)現(xiàn)180度定向，因此它的波束方向圖是對稱的。在設(shè)計波束形成算法時，需要盡可能使得主瓣帶寬盡可能窄，同時能夠有效的抑制旁瓣增益。在麥克風(fēng)陣列選型上，麥克風(fēng)之間的距離越大，則陣列的定向拾音能力越強(qiáng)，但是不能無限加大麥克風(fēng)之間的距離，需要遵循空間采樣定理。聲學(xué)信號中的波束形成方法與雷達(dá)信號處理中的波束形成方法有很多相似之處，但兩者處理的頻帶和帶寬有差異。

 

 

麥克風(fēng)陣列算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式解析，式中Y表示各個麥克風(fēng)接收到的信號，綠色部分表示聲源信號，橙色部分表示聲源信號傳輸?shù)禁溈孙L(fēng)的變換，紅色部分表示各種噪聲源的干擾。因此波束形成算法需要在已知Y的條件下，盡可能準(zhǔn)確的估計h和u；即估計導(dǎo)向矢量和噪聲模型。

 

導(dǎo)向矢量是麥克風(fēng)陣列算法中最為重要的參數(shù)，能夠反映聲源傳輸?shù)姆较蛐孕畔?，用于描述從聲源到麥克風(fēng)傳輸過程中延時、衰減等特性；下圖為自由場條件下的平面波模型，自由場假設(shè)忽略了混響干擾，遠(yuǎn)距離拾音可以近似為平面波模型；數(shù)學(xué)表達(dá)式中紫色部分表示聲源到達(dá)各個麥克風(fēng)的時間差，綠色部分表示聲源向麥克風(fēng)傳輸過程中的衰減，導(dǎo)向矢量主要跟這兩個因素有關(guān)；在一些算法中會忽略能量衰減因素的影響。對導(dǎo)向矢量進(jìn)一步處理也可以對聲源方位信息進(jìn)行估計。

 

 

通過廣義互相關(guān)函數(shù)可以確定各個麥克風(fēng)之間的相對延時，如下圖所示，尋找廣義互相關(guān)函數(shù)中的峰值點(diǎn)，通過峰值點(diǎn)的位置計算出相對延時。為了進(jìn)一步提高TDOA估計的魯棒性，可以采用GCC-PHAT方法，這種方法在已有方法基礎(chǔ)上引入了能量歸一化機(jī)制。

 

 

下圖為一種改進(jìn)的基于加權(quán)延時求和的波束形成方法，針對TDOA模塊，利用維特比算法確定各個通道的最優(yōu)相對延時，根據(jù)實(shí)際環(huán)境對各個通道的權(quán)重進(jìn)行控制；算法細(xì)節(jié)可以參考BeamformIt工具包，這種算法作為CHIME評測比賽中的基線方法。

 

 

基于延時求和的方法計算復(fù)雜度低，但是它在真實(shí)環(huán)境下的魯棒性差，接下來介紹一種應(yīng)用更為廣泛的方法：基于最小方差失真響應(yīng)波束形成。如下圖中的數(shù)學(xué)表達(dá)式所示，y表示多通道語音，w表示空間濾波器，x表示增強(qiáng)后的單通道語音，這種波束形成算法的假設(shè)是期望方向上的語音無失真，也就是wh這項為1；同時保證對噪聲的響應(yīng)最小，也就是最小化wu這項。在這兩個約束條件下估計最優(yōu)的空間濾波器w。

 

 

經(jīng)過一系列的變換和推倒，我們能夠確定空間濾波器w與噪聲協(xié)方差矩陣和導(dǎo)向矢量的關(guān)系。為了計算噪聲協(xié)方差矩陣，需要估計出各個通道中信號在各個頻帶上噪聲成分的互相關(guān)系數(shù)，因此對噪聲成分的有效估計將直接影響到波束形成算法的性能。對于導(dǎo)向矢量，可以通過估計聲源到達(dá)各個麥克風(fēng)的相對延時來確定。

 

 

為了有效的估計噪聲協(xié)方差矩陣，需要對各個通道信號的各幀的各個頻帶的屏蔽值進(jìn)行估計，可以采用二值型屏蔽或浮點(diǎn)型屏蔽；通過這一屏蔽值可以判斷各個頻帶是否是噪聲主導(dǎo)以及噪聲所占的比重；在確定了屏蔽值，可以進(jìn)一步計算出噪聲協(xié)方差矩陣和語音協(xié)方差矩陣；對于導(dǎo)向矢量，不僅可能通過到達(dá)各個麥克風(fēng)的相對延時來確定，還可以通過語音協(xié)方差矩陣變換得到，導(dǎo)向矢量可以近似的表示為語音協(xié)方差矩陣最大特征值所對應(yīng)的特征向量。

 

 

重點(diǎn)介紹基于最小方差失真響應(yīng)波束形成的流程，對各個通道語音首先進(jìn)行屏蔽值估計，然后計算噪聲協(xié)方差矩陣和語音協(xié)方差矩陣，進(jìn)一步確定導(dǎo)向矢量，通過導(dǎo)向矢量和噪聲協(xié)方差矩陣估計空間濾波器，生成波束形成后的單通道語音。

 

除了基于延時求和的波束形成和基于最小方差失真響應(yīng)的波束形成，以下幾種波束形成方法應(yīng)用也比較廣泛，包括：基于最大信噪比的波束形成、基于多通道維納濾波的波束形成以及基于廣義旁瓣濾波的波束形成；通過數(shù)學(xué)表達(dá)式我們可以看出，噪聲協(xié)方差矩陣的估計起到了非常關(guān)鍵的作用。

 

下面重點(diǎn)介紹一下基于深度學(xué)習(xí)的波束形成方法；深度學(xué)習(xí)方法在智能語音領(lǐng)域的應(yīng)用非常的廣泛，包括單通道的語音增強(qiáng)和語音去混響問題，深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為了智能語音領(lǐng)域重要的主流方法之一；不同于單通道語音增強(qiáng)，多通道語音增強(qiáng)方法跟麥克風(fēng)陣列的硬件結(jié)構(gòu)高度相關(guān)，所以如果直接將各通道譜參數(shù)特征作為輸入，將干凈語音譜參數(shù)特征作為輸出，所訓(xùn)練的模型將受限于硬件結(jié)構(gòu)；因此，為了提高模型的泛化能力，更常用的方法是采用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對各個通道各個頻帶的屏蔽值進(jìn)行估計、融合，進(jìn)而計算出噪聲協(xié)方差矩陣，然后再跟傳統(tǒng)的波束形成方法對接，如下圖所示的方法是將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法跟最小方差失真響應(yīng)波束形成方法對接。

 

 

采用這種基于深度學(xué)習(xí)的方法，可以有效的抑制噪聲的干擾，提高增強(qiáng)語音的質(zhì)量。增強(qiáng)后的語音可以輸入到語音識別系統(tǒng)，提高語音識別的魯棒性。

 

 

 

這是用于遠(yuǎn)場語音識別的公共數(shù)據(jù)庫，不同于近場語音識別數(shù)據(jù)庫，遠(yuǎn)場語音數(shù)據(jù)的采集不僅錄音環(huán)境更為復(fù)雜，同時還跟采集語音的硬件相關(guān)。所以錄制遠(yuǎn)場語音數(shù)據(jù)的成本相對較高。比較有名的遠(yuǎn)場語音數(shù)據(jù)庫包括AMI數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)庫是在會議室環(huán)境下錄制的，混響時間較長；Chime數(shù)據(jù)庫，在噪聲環(huán)境下錄制的數(shù)據(jù)庫，其中Chime1和Chime2是單通道采集的，Chime-3和Chime-4是多通道采集的。

 

Chime-4比賽中包括了三種場景：單通道、雙通道和六通道。前端基線方法是改進(jìn)的延時求和；后端聲學(xué)模型是7層的DNN，得到的聲學(xué)模型需要再進(jìn)行sMBR區(qū)分性訓(xùn)練；語言模型采用3元或5元的語言模型；語料內(nèi)容來自WSJ0數(shù)據(jù)庫。

 

 

以下是對Chime-3和Chime-4比賽中的有效方法進(jìn)行的梳理。

 

首先看一下前端部分，有效的估計噪聲協(xié)方差矩陣將有助于提高算法性能。為了有效的估計噪聲協(xié)方差矩陣，需要對各個通道的各個時頻單元進(jìn)行屏蔽值估計，可以采用深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行估計，在此基礎(chǔ)上計算噪聲協(xié)方差矩陣；使用最多的波束形成方法包括：最小方差響應(yīng)失真波束形成、最大信噪比波束形成、廣義旁瓣濾波波束形成、多通道維納濾波波束形成等。自適應(yīng)波束形成方法要優(yōu)于固定波束形成方法。

 

接下來介紹后端有效方法，在數(shù)據(jù)選擇上充分利用各個通道數(shù)據(jù)；比如單通道語音增強(qiáng)任務(wù)，將六個通道采集的數(shù)據(jù)都作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；前端算法和后端算法的匹配非常重要，具體來說，訓(xùn)練聲學(xué)模型時，如果是將前端算法處理后的數(shù)據(jù)作為后端聲學(xué)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，則對于測試集，需要先通過前端算法進(jìn)行增強(qiáng)處理，然后在此基礎(chǔ)上通過后端模型識別；此外前端算法跟麥克風(fēng)陣列的適配也是非常重要的。當(dāng)前主流的聲學(xué)模型包括了BLSTM和深層的CNN；對不同的聲學(xué)模型進(jìn)行融合也有助于提高識別率，比如將BLSTM和深層CNN的輸出層進(jìn)行融合。對于語言模型LSTM優(yōu)于RNN，RNN優(yōu)于n-gram，對于工業(yè)領(lǐng)域的上線產(chǎn)品更多的是實(shí)用n-gram模型。

 

當(dāng)前這一領(lǐng)域仍然面臨的挑戰(zhàn)和需要解決的痛點(diǎn)包括：

 

1、多說話人分離的雞尾酒問題，如何改進(jìn)盲分離算法突破雞尾酒問題；

 

2、說話人移動時，如何保證遠(yuǎn)場語音識別性能；

 

3、面對不同的麥克風(fēng)陣列結(jié)構(gòu)，如何提高語音前端算法的泛化性能；

 

4、面對更加復(fù)雜的非平穩(wěn)噪聲和強(qiáng)混響如何保證算法魯棒性；

 

5、針對更隨意的口語，尤其是窄帶語音，如何提高語音識別的性能；

 

6、遠(yuǎn)場語音數(shù)據(jù)庫不容易采集，如何通過聲場環(huán)境模擬方法擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫。
 

上述問題的解決將有助于提高遠(yuǎn)場語音識別算法的性能。

 

（本文由極限元智能科技語音算法專家、中科院-極限元“智能交互聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”核心技術(shù)人員、中科院自動化所博士劉斌整理分享）